payamvha/North_RAG huggingface dataset:
سقی نام روستایی است در دامنه کوه‌های جنوبی شهرستان گناباد. از شمال به یک دشت وسیع که به شهر گناباد منتهی می‌شود و از جنوب به کوه‌هایی متصل می‌باشد که به شهر باغستان از توابع فردوس منتهی می‌شود و از غرب به روستای روچی (گناباد) و از شرق با روستای کلات (گناباد) همجوار است. روستای سقی در عرض جغرافیایی ۱۴/۳۴ و طول جغرافیایی ۳۱/۵۸ واقع شده‌است و ارتفاع آن از سطح دریا ۱۶۰۰ متر است. فاصله سقی تا مرکز دهستان زیبد ۵ کیلومتر و تا مرکز شهرستان گناباد. ۲۳کیلومتر است. جمعیت. در حالیکه این روستا در سال ۱۳۵۵، ۸۱۶ نفر جمعیت
در حالیکه این روستا در سال ۱۳۵۵، ۸۱۶ نفر جمعیت داشته‌است جمعیت آن در سال ۱۳۹۰ به ۲۹۸ نفر کاهش یافته‌است و مهاجر فرستی شدید داشته‌است؛ ولی در اعیاد و مراسم مذهبی از جمله محرم (به ویژه روز عاشورا) جمعیت آن به مراتب بیشتر و به حدود ۷۰۰۰الی ۸۰۰۰ نفر می‌رسد. شهدا. روستای سقی دارای پنج شهید می‌باشد که جان خود را در هشت سال دفاع مقدس فدای وطن خود نمودند. سه تن از این شهیدان به نام‌های احمد و محمود قاسمی و یوسف اشرفی در بهشت احمد این روستا دفن هستند و دو تن دیگر به نام‌های زینبی و نقدی در مشهد دفن هستند. اقتصاد.
نام‌های زینبی و نقدی در مشهد دفن هستند. اقتصاد. روستای سقی معرف است به آلوئه ورایی‌ترین روستای ایران مردم روستای سقی در فصول مختلف به کارهای متعددی اشتغال دارند. شغل اصلی مردم روستا کشاورزی است که از اواخر زمستان با کاشت غلات شروع می‌شود. پس از کشت غلات نوبت به کشت‌های بهاره نظیر سبزیجات و صیفی جات می‌رسد. این محصولات شامل خیار، لوبیا سبز و گوجه فرنگی می‌شود. البته با خشکسالی‌های اخیر تولید محصولات صیفی روستا کاهش چشم گیر داشته‌است و بیشتر درختان روستا نیز خشک شده‌اند. مردم روستا در کنار کشاورزی خود کارهای
شده‌اند. مردم روستا در کنار کشاورزی خود کارهای متعددی از قبیل دامداری نیز دارند. به این منظور در کنار کشت محصولات یاد شده کاشت علوفه‌های دامی نظیر یونجه، شبدر، ذرت علوفه‌ای و چغندر به منظور تأمین نیاز دامهای اهالی نیز انجام می‌شود. دام‌های تحت پرورش شامل گوسفند، گاو و مرغ می‌شود. البته در فصل بهار پرورش کرم ابریشم که از کارهای با درآمد مناسب است نیز انجام می‌شود. از دیگر اقلام کشت در روستا زعفران می‌باشد. این محصول مدتهاست که در این منطقه کشت می‌شود و پیشینه کاشت آن اگر قدیمی تر از زعفران قائنات نباشد هم
کاشت آن اگر قدیمی تر از زعفران قائنات نباشد هم دوره با آن می‌باشد. اقتصاد چند محصولی این منطقه این امکان را به مردم داده‌است که در صورت افت قیمت یا خسارات طبیعی وارده به برخی از محصولات، مردم را دچار تنگدستی و فقر نکند. در دهه ۹۰ به همت جوانان روستا یک هکتار گلخانه آلوئه ورا در این روستا احداث شده که باعث اشتغالزایی و درآمد زایی خوبی برای جوانان این روستا شده‌است. توابع روستا. روستای سقی و آبادی‌های تابعه آن اگر چه ۱۶ قنات کوچک و و یک چشمه دارد لیکن از روستاهای به شدت کم‌آب منطقه بحساب می‌آید. وسعت اراضی
به شدت کم‌آب منطقه بحساب می‌آید. وسعت اراضی قابل کشت روستا ۱۸۸ هکتار است. کلاته آخوند، کلاته برگریزان، کلاته بالا، حصار بالا، حصار میانی، حصار پایین، برونوک علیا، برونوک سفلی، کلاته میر، بهسقی، نوده، چراچ، چشمه، کلاته نو، کلاته کشتلگ، تیغ بلند (نایب)، کلاته پلنگی و قنات مرکزی سقی، ۱۶ قنات مربوط به این روستا می‌باشند.
پَتنه یا پتنا بزرگترین شهر و مرکز ایالت بیهار در کشور هندوستان و یکی از کهن‌ترین شهرهای جهان است. این شهر امروزه در کرانهٔ جنوبی رود گنگ جای‌دارد. طبق گزارش سازمان ملل متحد، در سال ۲۰۱۸، پتنه ۲/۳۵ میلیون نفر جمعیت داشته‌است، که آن را نوزدهمین شهر بزرگ هند می‌کند. تراکم شهری آن با ۲۵۰ کیلومتر مربع (۹۷ مایل مربع) و بیش از ۲/۵ میلیون نفر، هجدهمین تراکم بزرگ در هند است. در گذشته به این شهر «عظیم‌آباد» می‌گفتند و نام کهن آن «پَتلیپوترا» و پایتخت دودمان‌های ناندا، مئوریه، سونگا، گوپتا و پالا بوده‌است.
سوزان الکساندرا ویور (؛ زادهٔ ۸ اکتبر ۱۹۴۹) بازیگر آمریکایی است. او به‌عنوان چهره‌ای تاثیرگذار در سینمای علمی-تخیلی و فرهنگ مردمی شناخته می‌شود. ویور برای بازی در نقش الن ریپلی در فرنچایز "بیگانه" به شهرت رسید. این نقش به‌عنوان یکی از پروتاگونیست‌های برجستهٔ زن در تاریخ سینما به‌شمار می‌رود. نقش‌آفرینی در این مجموعه جوایز متعددی را برای او به همراه داشت؛ او برای قسمت دوم این مجموعه نامزد دریافت جایزهٔ اسکار و گلدن گلوب در رشتهٔ بهترین بازیگر زن شد. نقش‌آفرینی ویور در فیلم‌های "گوریل‌ها در مه" (۱۹۸۸)، "دختر
ویور در فیلم‌های "گوریل‌ها در مه" (۱۹۸۸)، "دختر شاغل" (۱۹۸۸) و "طوفان یخ" (۱۹۹۷) با تحسین همراه بود. او برای دو فیلم اول در یک سال دو جایزهٔ گلدن گلوب کسب کرد و نامزد دریافت جایزهٔ اسکار هم شد. از دیگر نقش‌های سینمایی ویور می‌توان به "شکارچیان روح" (۱۹۸۴)، "شکارچیان روح ۲" (۱۹۸۹)، "دیو" (۱۹۹۳)، "مرگ و دوشیزه" (۱۹۹۴)، "میمون‌صفت" (۱۹۹۵)، "ماجراجویی کهکشانی" (۱۹۹۹)، "گودال‌ها" (۲۰۰۳)، "وال-ئی" (۲۰۰۸)، "آواتار" (۲۰۰۹)، "نیایش‌ها برای بابی" (۲۰۰۹)، "پل" (۲۰۱۱)، "کلبه‌ای در جنگل" (۲۰۱۲) و "هیولایی فرا می‌خواند"
"کلبه‌ای در جنگل" (۲۰۱۲) و "هیولایی فرا می‌خواند" (۲۰۱۶) اشاره کرد. او در مینی‌سریال‌های "جانوران سیاسی" (۲۰۱۲) و "مدافعان" (۲۰۱۷) هم ایفای نقش کرده‌است.
اجتماع ضدین یکی از اصطلاحات منطقی است که در استدلال کاربرد دارد. این اصطلاح یکجا بودن دو عنصر ضد (نافی یکدیگر) را در یک ظرف (مکان، زمان و ..) را محال می‌داند. به‌طور مثال در یک لحظه امکان ندارد که در یک جای از کرهٔ زمین هم روز باشد و هم شب باشد. زیرا روز و شب در ظرف مکان ضدین هستند. البته باید دقت شود که باید دو عنصر در ظرف مشخص شده کاملاً ضد هم باشند. در همین مثال روز و شب بودن نمی‌توان روز و شب بودن هم‌زمان را برای زمین ضدین دانست. زیرا در هر لحظه بخش‌هایی از زمین شب است و بخش‌هایی نیز روز. در این نمونه
از زمین شب است و بخش‌هایی نیز روز. در این نمونه این ظرف زمان و مکان است که روز و شب را ضدین کرده‌است. استفاده استدلال. محال بودن اجتماع ضدین در انتهای اثبات به‌شیوهٔ برهان خلف نیز استفاده می‌شود. در انتهای برهان خلف بعضاً به موردی می‌رسیم از فرض خلف حکمی به‌دست می‌آید که نقیض خود فرض خلف است. به‌طور مثال در برهان خلف اگر با فرض فرد بودن یک عدد در یک عبارت ریاضی به این نتیجه رسیدیم که آن عدد زوج است چون زوج و فرد بودن نسبت به‌هم ضدین محسوب می‌شوند، به این نتیجه می‌رسیم که فرض مسئله کاملاً اشتباه است.
برای تحلیل شبکه‌های حمل و نقل که وسیله حمل کالاها از مراکز تولید به بازار هستند یا شبکه‌های مخابراتی که داده‌ها را منتقل می‌کنند یا شبکه‌های رایانه‌ای یا شبکه خطوط انتقال گاز در شهرها را توسط گراف‌های سودار مورد تحلیل قرار می‌دهیم. مشاهده می‌شود که در این‌گونه شبکه‌ها، گراف معادل نیازمند ساختار یا مؤلفه‌هایی اضافی است؛ مثلاً به‌طور خاص بایستی هر یال سودار دارای عدد مثبت یا صفری به عنوان میزان ظرفیت آن باشد که این عدد نشان دهنده ظرفیت حمل داده در این خط است. تحلیل شبکه‌های شاره دارای دامنه وسیعی از این
است. تحلیل شبکه‌های شاره دارای دامنه وسیعی از این کاربردهاست. پیشینه تاریخی. در ۱۹۳۰ بیان مسئله راه‌آهن شوروی موجب تحریک آمریکایی‌ها برای حل این مسئله شد. در ابتدای سال ۱۹۵۵این مسئله توسط تی. ای. هریس به صورت دیگری بیان شد: شبکهٔ راه‌آهنی را در نظر بگیرید که دو شهر را از طریق تعدادی شهرهای میانی به هم وصل کرده‌است. در این شبکه، هر مسیر دارای عددی است که نشان دهنده ظرفیت انتقال آن مسیر می‌باشد. وضعیت پایداری را در نظر بگیرید؛ بیشترین شاره‌ای که می‌تواند از هر شهر دلخواه خارج شود و به شهر مشخص دیگری وارد
هر شهر دلخواه خارج شود و به شهر مشخص دیگری وارد شود، چقدر است؟ فورد و فالکرسون بیان کردند که هریس در سال ۹۵ یک مدل ساده از جریان ترافیک در این مسئله ارائه کرد. تعریف. گراف سودار (G=(V,E را یک شبکه شاره می‌نامیم اگر: شرط شارش. اگر (G=(V,E یک شبکه شاره با منبع s و چاهک t باشد، یک شارش در G f:V×V تابع است که سه شرط زیر را ارضا می‌کند: اندازه شارش. مقدار شارش در هر یال می‌تواند عدد حقیقی منفی یا مثبت یا صفر باشد. اندازه شارش f را مساوی مقدار شارش خروجی از منبع تعریف می‌کنیم؛ یعنی: (f| = ∑_(v∈V)f(s,v| کاربرد.
تعریف می‌کنیم؛ یعنی: (f| = ∑_(v∈V)f(s,v| کاربرد. یک مسئله مهم در مورد شبکه‌های شاره، یافتن [شارش بیشینه] است. از دیدگاه کاربردی تابع شارش بیشینه نشان دهنده بهترین روش استفاده از شبکه شاره در انتقال کالا یا داده از منبع به چاهک است. الگوریتم فورد-فالکرسون شارش بیشینه در یک شبکه شاره را به دست می‌دهد.
الگوریتم فورد-فالکرسون، مسئله بیشینه جریان را در شبکه‌های جریان حل می‌کند. این الگوریتم در سال ۱۹۵۶ منتشر شد. نام این الگوریتم به جای الگوریتم ادموندز کارپ هم به کار می‌رود. ایده اصلی این الگوریتم بسیار ساده‌است: تا جایی که راهی از منبع (گره شروع) به چاهک (گره پایانی)، با یال وزن دار وجود دارد، می‌توان جریان را از یکی از این مسیرها عبور داد. سپس مسیر دیگری پیدا می‌شود و همین طور الگوریتم ادامه پیدا می‌کند. الگوریتم. در گراف داده شده G با ظرفیت c و جریان f(u،v)=۰ برای یالی از formula_1 به formula_2 می‌خواهیم
برای یالی از formula_1 به formula_2 می‌خواهیم بیشترین جریان از منبع s به چاهک t را پیدا کنیم. بعد از هر مرحله در الگوریتم موارد زیر پیش می‌آید: در صورت برقراری این سه شرط، شبکه یک جریان قانونی بعد از هر مرحله خواهد داشت. ما شبکه پسماند را اینگونه تعریف می‌کنیم، شبکه پسماند formula_11 شبکه ایست که ظرفیتش اینگونه بدست می‌آید: formula_12 توجه کنید که ممکن است جریانی از formula_2 به formula_1 وجود داشته باشد، که در شبکه‌های پسماند قانونی است ولی در شبکه اصلی غیر مجاز است: اگر f(u،v)&gt;۰ و c(v،u)=۰ آنگاه
غیر مجاز است: اگر f(u،v)&gt;۰ و c(v،u)=۰ آنگاه cf(v،u)&gt;۰. {Cfp=min {cf(u،v)|(u.v) ϵP را پیدا کن. برای هر یال عضو p داریم f(u،v)⟵ f(u,v) + Cfp f(v،u)⟵ f(v,u) - Cfp برای پیدا کردن مسیر در مرحله ۲ می‌توان از الگوریتم‌های بی اف اس یا DFS استفاده کرد. وقتی که مسیر دیگری در مرحله ۲ پیدا نشود، s به t در شبکه پشماند نمی‌رسد. اگر S مجموعه‌ای از گره‌های قابل دست رسی برای s در شبکهٔ پشماند باشد، آنگاه مجموع ظرفیت در شبکه اصلی یال‌ها از S به V در یک طرف برابر است با مجوع جریان‌هایی از s به t پیدا کرده‌ایم. این نشان
مجوع جریان‌هایی از s به t پیدا کرده‌ایم. این نشان می‌دهد که بیشترین جریان پیدا شده‌است. تحلیل الگوریتم. زمان اجرای این الگوریتم به این بستگی دارد که مسیر P چگونه انتخاب شود. اگر بد انتخاب شده باشد ممکن است الگوریتم خانمه نیابد: مقدار جریان با تکمبل کردن‌های پیاپی افزایش خواهد یافت، لزوماً به مقدار ماکزیمم جریان همگرایی پیدا نمی‌کند. هر چند اگر مسیر تکمیلی با استفاده از الگوریتم جستجوی اول سطح انتخاب شود الگوریتم با مرتبه زمانی چند جمله‌ای اجرا می‌گردد. در حالت کلی زمان اجرا از (O(E*f است، که E یال‌های گراف
کلی زمان اجرا از (O(E*f است، که E یال‌های گراف و f بیشترین جریان است. چون پیدا کردن هر مسیر از (O(E طول می‌کشد، همچنین از (O(۱طول می‌کشد تا جریانی اضافه شود. پیاده سازی. class FlowNetwork(object): def __init__(self): def add_vertex(self, vertex): self.adj[vertex] = [] def get_edges(self, v): return self.adj[v] def add_edge(self, u,v,w=0): self.adj[u].append((v,w)) self.adj[v].append((u,0)) self.flow[(u,v)] = self.flow[(v,u)] = 0 def find_path(self, source, sink, path): if source == sink: return path for
sink, path): if source == sink: return path for vertex, capacity in self.get_edges(source): residual = capacity - self.flow[(source,vertex)] edge = (source,vertex,residual) if residual&gt; 0 and not edge in path: result = self.find_path(vertex, sink, path + [edge]) if result != None: return result def max_flow(self, source, sink): path = self.find_path(source, sink, []) while path != None: flow = min(r for u,v,r in path) for u,v,_ in path: self.flow[(u,v)] += flow self.flow[(v,u)] -= flow path =
+= flow self.flow[(v,u)] -= flow path = self.find_path(source, sink, []) return sum(self.flow[(source, vertex)] for vertex,capacity in self.get_edges(source)) مثال عملی. »&gt; g = FlowNetwork() »&gt; [g.add_vertex(v) for v in "sopqrt"] [None, None, None, None, None, None] »&gt; g.add_edge('s','o',3) »&gt; g.add_edge('s','p',3) »&gt; g.add_edge('o','p',2) »&gt; g.add_edge('o','q',3) »&gt; g.add_edge('p','r',2) »&gt; g.add_edge('r','t',3) »&gt; g.add_edge('q','r',4) »&gt; g.add_edge('q','t',2) »&gt; print
»&gt; g.add_edge('q','t',2) »&gt; print (g.max_flow('s','t')) 5
خروج به ترتیب ورود یکی از روش‌های سازماندهی کنترل داده با توجه به زمان و اولویت‌بندی است. این اصطلاح، اصل تکنیک پردازش صف یا برآوردن تقاضای عرضه شده به وسیله راهکار «اولین ورودی، اولین دریافت کننده خدمات» () را توصیف می‌نماید: هر مهره‌ای که زودتر وارد شود، زود تر بررسی می‌گردد و هر مهره‌ای پس از آن وارد شود صبر می‌کند تا اعمال انجام گرفته روی مهره اول تمام شود. بنا بر این، این موضوع شبیه رفتار صف بندی انسان‌ها است، جاییکه افراد صف را به ترتیب ورودشان ترک می‌نمایند. یا زمانی که در پشت چراغ راهنمایی منتظر
می‌نمایند. یا زمانی که در پشت چراغ راهنمایی منتظر نوبت خود می‌شوند. FCFS نیز نام دیگری برای الگوریتم زمانبندی سیستم‌عامل FIFO است. روشی که به هر فرایندی زمانی از زمان پردازنده را مطابق با ترتیب ورودش اختصاص می‌دهد. در معنای وسیع تر، سرواژه LIFO یا «آخرین ورودی، اولین خروجی» متضاد FIFO است. با در نظر گرفتن واژه FILO به معنای «اولین ورودی، آخرین خروجی» تفاوت این دو واژه آشکارتر می‌شود. در واقع هر دو حالت خاصی از یک لیست عام هستند. تفاوت در داده‌ها وجود ندارد. بلکه در قواعد برای دستیابی به محتوا است. علم
بلکه در قواعد برای دستیابی به محتوا است. علم رایانه. ساختمان داده. در علم رایانه این واژه اشاره دارد به نحوه پردازش داده ذخیره شده در یک صف. هر عنصر در یک داده ساختار صف ذخیره می‌شود. اولین داده اضافه شده به صف، اولین داده‌ای خواهد بود که برداشته می‌شود. بنا بر این، پردازش از نظر زمانی به همین ترتیب پیش می‌رود. این رفتار معمول برای یک صف است. کد زیر نمونه‌ای از این داده ساختار است. struct fifo_node struct fifo_node *next; value_type value; class fifo fifo_node *front; fifo_node *back; fifo_node
fifo fifo_node *front; fifo_node *back; fifo_node *dequeue(void) fifo_node *tmp = front; front = front-&gt;next; return tmp; queue(value) fifo_node *tempNode = new fifo_node; tempNode-&gt;value = value; back-&gt;next = tempNode; back = tempNode; }; اول سر یا ته. برنامه نویسان و کاربران صف FIFO بایستی توجه زیادی به کاربرد واژگان head و tail برای اشاره به دو سر صف داشته باشند. برای بسیاری از افراد داده‌ها باید از tail وارد صف شوند و تا زمانیکه به head برسند در صف بمانند و صف را از آنجا ترک نمایند. این دیدگاه
صف بمانند و صف را از آنجا ترک نمایند. این دیدگاه را می‌توان با صف افرادی که برای در یافت سرویس خاصی منتظر مانده‌اند قیاس نمود و به کاربرد دو واژه «جلو» و «عقب» در این مثال تشبیه نمود. اگر چه، افراد دیگر عقیده دارند که داده‌ها از head وارد صف می‌شوند و از tail آن را ترک می‌نمایند. همچون ترتیب عبور غذا در درون یک مار. صف‌هایی که به این طریق پیاده‌سازی شده‌اند، در جایگاه‌هایی مانند سیستم‌عامل GNU/Linux ظاهر می‌شوند. زمانبندی دیسک. کنترل کنندگان دیسک از FIFO به عنوان یک الگوریتم زمانبندی استفاده می‌کنند تا
به عنوان یک الگوریتم زمانبندی استفاده می‌کنند تا مطابق با آن خدمات مربوط به درخواست‌های ورود و خروج اطلاعات را ارائه کنند. First Input First Output در این حالت اولین پردازه که وارد می‌شود همان پردازه نیز پردازش می‌شود و تا زمانی که این پردازه تمام نشود یا نیاز به یک منبع جدید نداشته باشد پردازنده را در اختیار خود می‌گیرد تا به پایان برسد و در این زمان پردازنده آزاد شده و به پردازه‌های دیگر اختصاص می‌یابد. یکی از مزیت‌های این حالت در زمان‌بندی می‌توان به ساده بودن و پیاده‌سازی راحت آن اشاره نمود. از معایب
بودن و پیاده‌سازی راحت آن اشاره نمود. از معایب آن می‌توان گفت که پردازنده را مشغول یک پردازه می‌کند و تا تمام نشدن آن هیچ پردازهٔ دیگری اجرا نمی‌شود حتی اگر این پردازه خیلی مهم تر از پردازه اولی باشد. شبکه سازی. سوئیچ‌ها و مسیریاب‌های مورد استفاده در شبکه سازی، از FIFOها برای نگهداری بسته‌های اطلاعاتی در مسیر مقصد بعدی آن‌ها استفاده می‌کنند. به‌طور نمونه در هر اتصال شبکه حد اقل یک ساختار FIFO استفاده می‌شود. برخی دستگاه‌ها، برای صف بندی همزمان و مستقل انواع مختلف اطلاعات از چند FIFO استفاده می‌کنند.
انواع مختلف اطلاعات از چند FIFO استفاده می‌کنند. الکترونیک. FIFO معمولاً در مدارهای الکترونیکی برای بافر کردن وکنترل جریان از سخت‌افزار به نرم‌افزار بکار می‌رود. در سخت‌افزار، FIFO عمدتاً از یک سری اشاره گرهای نوشتاری و خواندنی و حافظه تشکیل شده‌است. حافظه می‌تواند SRAM,Flip Flop,latch یا هر نوع حافظه مناسب دیگری باشد. برای FIFOهای با اندازه بزرگتر معمولاً از dual-port SRAM استفاده می‌شود؛ که در آن از یک پورت برای نوشتن و از دیگری برای خواندن استفاده می‌شود. FIFOّهای همزمان نوعی FIFO هستند که در آن‌ها از
کُرچ شدن ، به حالتی از مرغ گفته می‌شود که در طی آن مرغ آمادهٔ خوابیدن بر روی تخم و درآوردن جوجه می‌شود. کرچ مرغ که مستی گونه‌ای دارد برای خوابیدن بر تخم و جوجه برآوردن. کُرک یا کُرُک هم گفته می‌شود. مرغ از آن دسته از ماکیان هست که بیشترین تخم‌گذاری در فصول را به خود اختصاص داده‌است و فقط هنگام کرچ شدن تخم‌گذاری این مرغ قطع می‌شود. در این فرایند مرغ به دلیل تمایل به تولید مثل کرچ می‌شود وطی تخم‌گذاری و با جمع‌آوری تخم دیگر آنچنان تمایل خوردن و بازیگوشی را ندارد و بیشتر اوقات را در لانه سپری می‌کند این باعث
و بیشتر اوقات را در لانه سپری می‌کند این باعث می‌شود مرغ طی روزهای آتی روی تخم بخوابد وبعد از بیست و یک روز جوجه‌هایش سر از تخم درمی‌آورند. یک نکته جالب این است که بعد از گذشت ۳ الی ۴ روز با انداختن نور روی گوشه ای از تخم مرغ می‌توان متوجه شد که آیا تخم نطفه دار است یا خیر که در صورت عدم وجود رگ و… تخم فاسد شده و باید از زیر مرغ زود تر خارج کنیم تا گرمای مرغ به مابقی تخم‌ها برسد. البته بلدرچین و بوقلمون و بعضی دیگر از ماکیان هم کرچ می‌شوند. کرچ شدن در هر نژادی از مرغ متفاوت است. بوقلمون‌ها و بلدرچینی‌هایی
از مرغ متفاوت است. بوقلمون‌ها و بلدرچینی‌هایی که در دستگاه باز شده‌اند هرگز توانایی کرچ شدن را ندارند؛ همین‌طور بوقلمون‌های گوشتی و ماشینی. به دلیل کمبود مهر مادری و نبود درک حس مادرانه توسط مادر موجود آنها هم هیچ وقت توانایی آن را ندارند. دمایی که مرغ برای تبدیل دارد بین ۳۷ تا ۳۹ می‌باشد. عبارت مرغ کرچ در گویش شمیرانی اصطلاحاً برای اشاره به فرد افسرده و گوشه نشین نیز کاربرد دارد. وقتی مرغ تخم می‌گذارد نمی‌گذارد کسی به تخمش دست بزند و اگر کسی بخواهد تخم او را بردارد شروع به داد و بیداد می‌کند. پس از تبدیل
را بردارد شروع به داد و بیداد می‌کند. پس از تبدیل شدن تخم‌ها به جوجه مرغ سعی می‌کند تا حداکثر یک هفته الی ۱۰ روز بر روی تخم‌های خود بشیند تا سایر تخم‌ها هم تبدیل شود. نشانه‌ها. کرچی در مرغان را می‌توان با صدای مخصوصی که مرغ از خود نشان می‌دهد تشخیص داد؛ و همچنین مرغ‌ها اغلب در این هنگام پرهای خود را باز می‌کنند و در هنگام کرچی مرغ حساستر و نسبت به دیگر مرغ‌ها و همچنین حضور انسان واکنش نشان می‌دهد. مرغ کرچ ترجیح می‌دهد که اوقات روز را به جای دانه چیدن و گردش در جایی که تاریک و خلوت باشد بر روی تخم‌های دیگر
در جایی که تاریک و خلوت باشد بر روی تخم‌های دیگر مرغ‌ها بخوابد. مرغ‌های کرچ معمولاً در طی دوران کرچی پرریزی می‌کنند و تخمگذاری آن‌ها نیز در این مدت قطع می‌شود، از اینرو نژادهایی که زیاد کرچ می‌شوند مطلوب مرغدان تجاری نیستند. دوران جوجه کشی در مرغ‌ها بسته به نوع نژاد پرنده از ۱۹ تا ۲۱ روز متفاوت است و در این مدت مرغ کرچ فقط یک یا دو بار در طول روز اقدام به خوردن و آشامیدن یا دفع فضولات به بیرون رفته و به سرعت سر جای خود برمی‌گردد. دلایل. کرچی در مرغ‌ها را می‌توان به عواملی چند مانند نژاد، آب و هوا، محل
می‌توان به عواملی چند مانند نژاد، آب و هوا، محل تخمگذاری پرنده و تغذیه نسبت داد که در این میان نقش نژاد از همه پررنگتر است؛ بطوری‌که در نژادهای سنگین میزان کرچی نسبت به نژادهای سبکتر، بیشتر می‌باشد. همچنین تاریک و دنج بودن محل تخمگذاری و جمع نکردن تخم مرغ‌ها به‌طور منظم خود عاملی است که مرغ را تحریک به کرچ شدن می‌کند به نحوی که می‌توان از این عامل برای کرچ کردن مرغ در هنگام نیاز سود برد.
در نظریهٔ گراف (یکی از شاخه‌های ریاضیات)، گراف دوبخشی گرافی است که راس‌هایش را می‌توان به دو مجموعهٔ مجزا مثل formula_1 و formula_2 تقسیم کرد، طوری که هر یال از آن گراف، یک راس از formula_1 را به یک راس از formula_2 متصل می‌کند. معادلا، گراف دوبخشی گرافی است که دور به طول فرد ندارد. می‌توان به formula_1 و formula_2 به چشم یک رنگ‌آمیزی مجاز گراف نگاه کرد: اگر همهٔ راس‌های مجموعهٔ formula_1 را آبی و همهٔ راس‌های مجموعهٔ formula_2 را سبز کنیم، دو راس انتهایی هر یال رنگ‌های متفاوتی خواهند داشت که نشان‌دهندهٔ یک
یال رنگ‌های متفاوتی خواهند داشت که نشان‌دهندهٔ یک رنگ‌آمیزی مجاز برای گراف است. از طرف دیگر، این نوع رنگ‌آمیزی برای گراف‌های غیر دوبخشی (مثل مثلث) غیرممکن است. مثلاً در مثلث، اگر یک راس را به رنگ آبی و دیگری را به رنگ سبز درآوریم، راس سوم را نمی‌توانیم با هیچ‌کدام از این رنگ‌ها رنگ کنیم، چون این راس به هر دو راس دیگر متصل است. گراف دو بخشی را معمولاً به صورت formula_9 نشان می‌دهیم که formula_1 و formula_2 دو بخش گراف و formula_12 مجموعهٔ یال‌های گراف است. اگر یک گراف دوبخشی همبند نباشد، ممکن است بتوان
اگر یک گراف دوبخشی همبند نباشد، ممکن است بتوان راس‌های آن را به شیوه‌های مختلف به دو بخش تقسیم نمود (یعنی ممکن است formula_1 و formula_2 یکتا نباشند). در این صورت نمایش formula_9 سودمند واقع می‌شود؛ چون به کمک آن می‌توان یک حالت خاص تقسیم رئوس گراف به دو بخش را از بقیهٔ حالات متمایز کرد. اگر formula_16، گراف formula_17 را گراف دوبخشی متوازن می‌نامیم. اگر درجهٔ تمام راس‌های formula_1 با هم و نیز درجهٔ تمام راس‌های formula_2 با هم برابر باشد، گراف formula_17 را گراف دوبخشی شبه منتظم می‌نامیم. مثال‌ها. وقتی
را گراف دوبخشی شبه منتظم می‌نامیم. مثال‌ها. وقتی رابطهٔ بین دو گروه مختلف از اشیا را مدل‌سازی می‌کنیم، معمولاً گراف‌های دوبخشی به طور طبیعی ظاهر می‌شوند. به عنوان مثال، فرض کنید یک گراف داشته باشیم که راس‌های آن نمایانگر بازیکنان فوتبال و باشگاه‌ها باشند. یک بازیکن را به یک باشگاه وصل می‌کنیم، اگر آن بازیکن برای آن باشگاه بازی کرده باشد. این گراف نمونه‌ای از شبکه‌های وابستگی (affiliation network) است. این شبکه‌ها نوعی گراف دوبخشی هستند و از آن‌ها در آنالیز شبکهٔ اجتماعی (social network analysis) استفاده
شبکهٔ اجتماعی (social network analysis) استفاده می‌شود. مثال دیگری که در آن، گراف دوبخشی به طور طبیعی ظاهر می‌شود، مسألهٔ بهینه‌سازی راه‌آهن است (NP-complete) که در آن، ورودی برنامهٔ حرکت زمانی قطارها و توقف آن‌ها است و هدف یافتن کوچکترین مجموعهٔ ممکن از ایستگاه‌های قطار است، طوری که هر قطار در حداقل یکی از این ایستگاه‌ها توقف کند. این مسئله را می‌توان به صورت یافتن یک مجموعهٔ غالب در یک گراف دوبخشی مدل‌سازی کرد که در این گراف برای هر قطار و هر ایستگاه یک راس وجود دارد و یک قطار به یک ایستگاه وصل می‌شود،
راس وجود دارد و یک قطار به یک ایستگاه وصل می‌شود، اگر آن قطار در آن ایستگاه توقف کند. مثال‌های انتزاعی‌تر به شرح زیر می‌باشند: خواص. توصیف. گراف‌های دوبخشی را به چند روش می‌توان توصیف کرد: قضیهٔ König و گراف‌های آرمانی. در گراف‌های دوبخشی، اندازهٔ کوچکترین پوشش راسی برابر با اندازهٔ بزرگترین تطابق است:این قضیهٔ König است. صورت دیگر و معادل این قضیه، این است که مجموع اندازهٔ بزرگترین مجموعهٔ مستقل و اندازهٔ بزرگترین تطابق برابر با تعداد رئوس است. در هر گرافی که راس منزوی نداشته باشد، مجموع اندازهٔ کوچکترین
که راس منزوی نداشته باشد، مجموع اندازهٔ کوچکترین پوشش یالی و اندازهٔ بزرگترین تطابق برابر با تعداد رئوس است. اگر این تساوی را با قضیهٔ König ترکیب کنیم، به این نتیجه می‌رسیم که در گراف‌های دوبخشی، اندازهٔ کوچکترین پوشش یالی برابر با اندازهٔ بزرگترین مجموعهٔ مستقل است، و مجموع اندازهٔ کوچکترین پوشش یالی و اندازهٔ کوچکترین پوشش راسی برابر با تعداد راس‌ها است. نتایج دیگری که از قضیهٔ König به دست می‌آیند، به گراف‌های آرمانی مربوط می‌شوند: هر گراف دوبخشی، مکمل هر گراف دوبخشی، line graph هر گراف دوبخشی و مکمل
هر گراف دوبخشی، line graph هر گراف دوبخشی و مکمل line graph هر گراف دوبخشی همگی آرمانی هستند. آرمانی بودن گراف‌های دوبخشی را به راحتی می‌توان بررسی کرد (عدد رنگی آن‌ها دو است و اندازهٔ بزرگترین خوشهٔ آن‌ها هم دو است) اما آرمانی بودن مکمل یک گراف دوبخشی چندان بدیهی نیست، و در واقع صورت دیگری از قضیهٔ König است. این یکی از نتایجی بود که انگیزهٔ تعریف گراف‌های آرمانی را به وجود آورد. آرمانی بودن مکمل line graph گراف‌های آرمانی هم نتیجهٔ دیگری است که از قضیهٔ König به دست می‌آید، و آرمانی بودن خود line graphها
به دست می‌آید، و آرمانی بودن خود line graphها بیان دیگری از قضیه‌ای قدیمی‌تر، از König می‌باشد که هر گراف دوبخشی یک رنگ‌آمیزی یالی با استفاده از تعدادی رنگ که تعداد آن‌ها برابر با بیشترین درجهٔ گراف است، دارد. بنابر نظریهٔ قوی گراف‌های آرمانی (strong perfect graph theorem)، گراف‌های آرمانی خاصیتی شبیه به گراف‌های دوبخشی دارند: یک گراف دوبخشی است، اگر و تنها اگر شامل هیچ زیرگرافی به شکل دور فرد نباشد، و یک گراف آرمانی است، اگر و تنها اگر هیچ زیرگراف القایی از آن به شکل دور فرد یا مکمل آن نباشد. گراف‌های
از آن به شکل دور فرد یا مکمل آن نباشد. گراف‌های دوبخشی، line graph گراف‌های دوبخشی، و مکمل آن‌ها، ۴ رده از ۵ ردهٔ اصلی گراف‌های آرمانی را که در اثبات قضیهٔ قوی گراف‌های آرمانی (strong perfect graph theorem)از آن‌ها استفاده می‌شود، تشکیل می‌دهند. ارتباط با ابرگراف‌ها (hyphergraphs) و گراف‌های جهتدار. ماتریس مجاورت گراف دوبخشی formula_32 یک ماتریس شامل ۰ و ۱ با اندازهٔ formula_33 است که در هر خانهٔ آن، اگر دو راس مربوط به آن خانه مجاور باشند، ۱ و در غیر این صورت صفر قرار داده می‌شود. از ماتریس مجاورت
این صورت صفر قرار داده می‌شود. از ماتریس مجاورت گراف‌های دوبخشی می‌توان برای نشان دادن هم‌ارزی بین گراف‌های دوبخشی، ابرگراف‌ها، و گراف‌های جهتدار استفاده کرد. یک ابرگراف (hypergraph) یک ساختار ترکیبیاتی است که همانند گراف‌های غیر جهتدار، تعدادی راس و یال دارد، ولی هر یال می‌تواند مجموعهٔ دلخواهی از رئوس باشد (به جای این که دقیقاً از دو راس تشکیل شده باشد). از گراف دوبخشی formula_32 می‌توان برای مدل‌سازی ابرگراف‌ها استفاده نمود که در آن formula_1 مجموعهٔ راس‌های ابرگراف و formula_2 مجموعهٔ ابریال‌ها
راس‌های ابرگراف و formula_2 مجموعهٔ ابریال‌ها (hyperedges) است و formula_12 شامل یک یال از یک راس ابرگراف مثل formula_38 به یک ابریال مثل formula_39 است، اگر formula_38 یکی از نقاط انتهایی formula_39 باشد. با این تناظر، ماتریس مجاورت یک گراف دوبخشی دقیقاً همان ماتریس وقوع ابرگراف متناظر با آن است. به عنوان یک حالت خاص از این تناظر بین گراف‌های دوبخشی و ابرگراف‌ها، هر گراف چندگانه (گرافی که ممکن است بین دو راس از آن دو یا چند یال وجود داشته باشد) را می‌توان به صورت یک ابرگراف در نظر گرفت که در آن برخی